Python 환경세팅 in Mac 🎲 Anaconda + Jupyter Lab, VSCode, PyCharm

Prologue) Python 기본 공부 시작

오래전 호기심으로 Python 설치해서 조금 해보다 말았었는데 다시 공부를 시작했다. 일단은 아주 가볍게 기본 정도만 진행해보려고 하는데, 추후 데이터 분석 쪽을 해보고 싶은 관심이 있어서 이번에 Anaconda  를 경험해보기로 마음 먹었다.

IDE 는 Jupyter Lab 을 써보고 맘에 들지 않으면 VSCode (Visual Studio Code) 를 써야겠다 생각했었는데 결론은 좀 다르게 난 것 같다..

결론은 일단 제껴두고, 순서대로 간략히 정리 시작~

 

Anaconda 설치

• 참고 정보 > 블로그 글

Anaconda 설치와 최신 python 적용 및 vscode 연동 방법

 

• 참고 정보 > 공식사이트
  • Installation
  • Getting started with Anaconda Distribution
  • Conda User guide
  • Getting started with conda
• Wizard 방식과 Command 방식중 Command 방식으로 진행함.
• 설치시 제시되는 디폴트 경로가 맘에 안들면 직접 타이핑 하면 된다.

 

Anacoda 명령어 인터페이스 설치

 

• 설치가 완료되면 브라우저 상에 자동으로 Anaconda Navigator 가 열렸던 것 같다.
• 가상환경을 만들수 있다는것이 장점. 디폴트로base 라는 환경이 세팅되는데 더 추가할수 있다.
• Yarn 과 충돌이 있는데 큰 영향은 없었고, Jupyter Extension 설치를 할 수 없었다.  내 경우 이미 Yarn 이 설치되어있는 상황이었고, Conda에서는 Yarn 과거버젼 기준이어서 에러가 뜨는것 같다. Extension 이 필수는 아닌 상황이라 그냥 냅뒀다.
  • 참고 링크
    • https://github.com/jupyterlab/jupyterlab/issues/12848
    • https://discourse.jupyter.org/t/yarn-error-fatal-on-executing-jupyterlab/15777
• Java 환경 세팅도 할수있다고 하는데... Yarn 에러를 보고나니 Anaconda 를 적극적으로 쓰고 싶은 마음이 좀 식었다. 아무튼 추후 필요하면 검토해볼수도 있을듯
• 설치후 계정만들라고 나오는 과정이 있는데 구글링해보니 굳이 계정 생성할 필요는 없는듯

일반 사용자의 경우 Anaconda 계정 생성은 필요없어 보인다

 

Jupyter Lab 설치 및 실행

CLI 상에서

jupyter-lab

을 타이핑하면 되는데

단 최초에는 실행이 안되었던 것으로 기억된다.

 

일단 최초에는... 

Anaconda Navigator 화면에 보이는 Jupyter Lab 박스의 Launcher 버튼을 클릭해서 실행해야 하고

한번 한 이후에는 CLI 상에서 명령어로 가능했던것 같다.

VSCode > Python Interpreter 세팅

위에 언급한 블로그 링크에 설명이 있음.

VSCode 의 경우 처음에 환경 세팅시 각 언어환경 가이드 페이지가 잘 된편이라 이번에도 그 부분을 참고했다.

• https://code.visualstudio.com/docs/languages/python

 

 

PyCharm > Python Interpreter 세팅

• 가상환경이 Select box 에 잘 나타나고 있어서 선택하였다. 기존 환경 선택하지 않고 신규로 Conda 가상환경을 만들어도 됨. (PyCharm에서 Python용 신규 프로젝트를 만들때 이 과정에 진입되었던것 같음)

PyCharm 에서 Python Interpreter 세팅

 

VSCode, PyCharm > Jupyter 등의 패키지 설치 필요

• VSCode 에서 설치한 Extension 은 Python, Jupyter, Code Runner 임. 근데 재시작해도 Python 코드 자동완성이 안되어서 몇차례 종료후 다시 시작하니 코드 자동완성이 됨.
• PyCharm에선 Jupyter 패키지만 설치하면 되었다.
• 참고로 커뮤니티 버젼에서는 Jupyter 포맷 파일은 읽기전용으로만 동작했다. 그래서  위 동작은 상용 평가판을 설치해서 해본것이다.
• PyCharm 참고 링크 : Jupyter notebook support

 

Jupyter notebook support | PyCharm

 

Epilogue) IDE 검토결과... 결국은 PyCharm 에 끌린다

파이참? 시원한 🍈 참외가 갑자기 생각나는게 이름부터 구미가 당긴다;;

• Gradianto Nature Green Theme 를 적용했다. Black 기반이 Dark Theme 류보다 눈도 편하고 기분도 살짝 업된다. 

 

PyCharm 에서 Jupyter Notebook 포맷 파일을 편집, 실행

 

Cell 앞쪽을 Command 키를 이용해 여러개의 Cell을 선택 (Cell 선택은 Cell 앞쪽을 클릭하면 됩니다) 후 실행해보았다. Shfit 키를 이용해 다 선택해도 되지만 이렇게 일부만 선택하는것도 된다.  VSCode 에서도 잘 되고, 아마 Jupytor Lab 의 경우에는 된 것 같기도 하고 아닌것 같기도 하다

 

Jupyter Lab vs VSCode vs PyCharm

기본적인 기능을 이용하는데에는 Jupytor Lab, VSCode, PyCharm 간에 다른것이 거의 없는것 같다. 특히 나 같은 입문 수준에선 더 그렇다.

실무를 하는 상황이라면 Jupytor Lab보다는 VSCode 와 PyCharm 이 더 나을것 같다. (개발자 출신이 아닌데 현업상에서 이용할 경우엔 Jupyter Lab 이 더 편할수도 있을듯 하다.)

 

VSCode와 PyCharm 비교의 경우 개인취향에 따라 의견이 나뉠것 같다.

 

내 취향은... PyCharm UI가 아주 맘에 든다.
PyCharm 을 보고나니 VSCode 의 UI 는 이제 확실히 좀 덜 떨어져보인다.

UI 외에도 PyCharm 이 나은 부분이 있었다. 

• 100kb 에 가까운 조금 양이 많은 Jupyter 파일을 열어보았었는데 Jupyter Lab과 VSCode에서는 로딩시간이 꽤 걸렸는데, PyCharm에서는 지연 아예없이 바로 열렸다.
• 그 외에도 PyCharm 은 (VSCode와 달리) 패키지 설치 이후 예상대로 모든 기능이 바로 실행이 되었다.

공부든 실무이든 많이 이용하게 된다면 PyCharm 의 장점들을 더 누릴수 있을 것 같다.

궁금해서 PyCharm도 설치해 보았던 건데 괜히 한건가? 분수에 맞지 않게 눈만 높아진것은 아닌지ㅎ

 

그런데... All Products Pack 으로 구매하면 IntelliJ 와도 같이 쓸 수 있으니... 고려해봐야겠다.

 

Additional Info) 사용했던 명령어들 일부

# Anaconda 설치
4471  sh ../Downloads/Anaconda3-2023.03-1-MacOSX-x86_64.sh

4478  conda list
4482  conda --version
4523  conda env list
4524  conda update -n base conda
4527  conda update --all
4528  python --version

# main 이라는 이름의 가상환경 생성
4530  conda create -n main python=3.10.11

4531  conda env list

# main 이라는 이름의 가상환경 활성화
4532  conda activate main

4533  jupyter-lab